Gray-Box Fuzzing via Gradient Descent and Boolean Expression Coverage
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F24%3A00135864" target="_blank" >RIV/00216224:14330/24:00135864 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-57256-2_5" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-57256-2_5</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-57256-2_5" target="_blank" >10.1007/978-3-031-57256-2_5</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Gray-Box Fuzzing via Gradient Descent and Boolean Expression Coverage
Popis výsledku v původním jazyce
We present a gray-box fuzzing approach based on several new ideas. While standard gray-box fuzzing aims to cover all branches of the input program, our approach primarily aims to cover both results of each Boolean expression. To achieve this goal, we track the distances to flipping these results and we dynamically detect the input bytes that influence the distance. Then we use this information to efficiently flip the results. More precisely, we apply gradient descent on the detected bytes or we create new inputs by using detected bytes from different inputs. We implemented our approach in a tool called Fizzer. An evaluation on the benchmarks of Test-Comp 2023 shows that Fizzer is fully competitive with the winning tools of the competition, which use advanced formal methods like symbolic execution or bounded model checking, usually in combination with fuzzing.
Název v anglickém jazyce
Gray-Box Fuzzing via Gradient Descent and Boolean Expression Coverage
Popis výsledku anglicky
We present a gray-box fuzzing approach based on several new ideas. While standard gray-box fuzzing aims to cover all branches of the input program, our approach primarily aims to cover both results of each Boolean expression. To achieve this goal, we track the distances to flipping these results and we dynamically detect the input bytes that influence the distance. Then we use this information to efficiently flip the results. More precisely, we apply gradient descent on the detected bytes or we create new inputs by using detected bytes from different inputs. We implemented our approach in a tool called Fizzer. An evaluation on the benchmarks of Test-Comp 2023 shows that Fizzer is fully competitive with the winning tools of the competition, which use advanced formal methods like symbolic execution or bounded model checking, usually in combination with fuzzing.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA23-06506S" target="_blank" >GA23-06506S: Pokročilá analýza a verifikace pro pokročilý software</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems - 30th International Conference, TACAS 2024, Held as Part of the European Joint Conferences on Theory and Practice of Software, ETAPS 2024, Luxembourg City, Luxembourg, April 6-11, 2024, Proceedings, Part III
ISBN
9783031572555
ISSN
0302-9743
e-ISSN
1611-3349
Počet stran výsledku
20
Strana od-do
90-109
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham (Švýcarsko)
Místo konání akce
Luxembourg City, Luxembourg
Datum konání akce
1. 1. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
001284187100005